- Keysight와 UMA가 협력하여 AI 및 ML을 6G 무선 기술에 도입합니다.
- AI 최적화 CSI 피드백이 무선 성능을 향상시킵니다.
- 이번 파트너십은 무선 산업 전반의 AI/ML 표준 정립을 목표로 합니다.
혁신적인 협력을 통해 Keysight Technologies와 말라가 대학교(UMA)는 고급 무선 통신 시스템을 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 힘을 활용하기 위해 힘을 합치고 있습니다. 6G 연구 및 개발에 중점을 둔 이 파트너십은 AI 및 ML 알고리즘을 설계 및 측정 도구에 통합하는 방법을 성공적으로 고안했습니다. 이 통합은 성능을 검증하고 산업 전반의 채택을 가속화하며 상호 운용성 문제를 해결하여 무선 부문에서 AI 및 ML의 표준화된 배포를 위한 길을 열 것을 목표로 합니다.
무선 표준의 격차 해소
많은 네트워크 운영자 및 벤더들은 이미 네트워크의 성능과 효율성을 향상시키기 위해 AI 및 ML을 활용하기 시작했습니다. 그러나 AI 및 ML 배포를 위한 명확한 무선 표준의 부재는 장비 벤더들 사이에 상당한 상호 운용성 문제를 야기했습니다. Keysight의 R&D 엔지니어인 하비에르 캄포스는 "이 상황은 장비 벤더들 사이에 많은 상호 운용성 문제를 발생시키며, AI/ML 기술에 최적화되지 않은 표준을 갖는 것이 우리가 대학교와 함께 해결해 온 과제입니다."라고 설명합니다.
AI를 통한 무선 성능 향상
무선 성능을 최적화하기 위한 핵심 전략 중 하나는 정확한 채널 상태 정보(CSI)를 제공하고 활용하는 것입니다. CSI는 통신 링크의 알려진 채널 속성과 조건을 포괄하여 최적의 성능을 유지하기 위해 실시간으로 전송을 조정할 수 있게 합니다. 이 구성 요소는 높은 데이터 속도와 다중 안테나 시스템으로 신뢰할 수 있는 통신을 달성하는 데 필수적입니다. 전통적으로 정확하고 신뢰할 수 있는 CSI를 계산하고 보고하는 것은 계산 및 리소스 집약적이었기 때문에 AI 및 ML을 네트워크에 통합하는 이상적인 후보였습니다.
캄포스는 이 맥락에서 AI의 잠재력을 강조하며 "AI는 꽤 오래전부터 존재해 왔지만, 산업계는 이제 성능, 리소스 활용도 및 에너지 효율성에서 엄청난 이점을 제공할 수 있는 CSI 피드백 최적화와 같은 구체적인 사용 사례를 식별할 수 있게 되었습니다."라고 말합니다.
AI 기반 CSI 피드백 향상
CSI를 AI 및 ML의 혜택을 받는 주요 사용 사례로 인식한 UMA의 무선 연구자들은 CSI 피드백 향상을 위한 AI/ML 모델을 개발했습니다. 말라가 대학교 교수이자 TELMA(텔레커뮤니케이션 연구소) 소장을 맡고 있는 마리 카르멘 아가요는 "우리가 하고 있는 것은 사용자 장비에서 기지국으로 정확한 CSI를 제공하기 위해 무선으로 전송해야 하는 정보를 줄이는 것입니다."라고 설명합니다. 이 감소는 필요한 정보를 최소한의 양으로 압축하는 AI 알고리즘을 통해 달성되어 최소한의 데이터 전송으로 최적의 성능을 보장합니다.
전통적인 디지털 신호 처리(DSP)보다 ML 모델의 우월성을 검증하기 위해 UMA 연구자들은 Keysight의 디지털 트윈 플랫폼을 활용했습니다. 이 플랫폼은 실제 환경 조건에서 모델의 성능을 에뮬레이션하여 다양한 페이딩 프로파일과 테스트 시나리오 하에서 포괄적인 테스트를 가능하게 했습니다.
AI/ML 기반 표준의 문 열기
Keysight와 UMA의 협력 노력을 통해 공통 AI/ML API 및 프레임워크를 준수하는 모든 AI/ML 알고리즘을 Keysight의 SystemVue(모델링 도구)에 통합할 수 있는 인터페이스가 개발되었습니다. 이 돌파구는 전체 산업이 AI 및 ML 알고리즘을 효과적으로 활용할 수 있는 길을 열었습니다. 이 통합 프로세스를 촉진하기 위해 Keysight와 UMA는 이 혁신을 3rd Generation Partnership Project Radio Access Network(3GPP RAN-1) 표준 기구에 도입하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.
캄포스는 "우리는 3GPP가 연구하는 다양한 영역에서 진전을 기대합니다. 우리는 이 새로운 기술을 산업에 가져오기 위해 필요한 통찰력을 얻기 위해 더 나은 사용성과 측정을 갖추기 위해 노력하고 있습니다."라고 말합니다.
3GPP 릴리스 18에 대한 기여
AI 모델의 성공적인 검증 후, UMA와 Keysight는 이러한 혁신과 관련 측정 모범 사례를 3GPP 릴리스 18의 일환으로 3GPP에 제시했습니다. 이는 무선 인터페이스에 대한 AI/ML 향상을 다루는 첫 번째 3GPP 릴리스로, 그들의 작업이 무선 통신의 미래를 형성하는 데 중요한 의미를 지님을 강조합니다.
미래를 위한 지속적인 파트너십
UMA와 Keysight 간의 파트너십은 아직 끝나지 않았습니다. 그들의 협력은 추가적인 기여를 하고 그들의 발견을 추가적인 Keysight 도구로 확장할 계획으로 계속될 예정입니다. 그들의 궁극적인 목표는 전 세계의 무선 연구자들이 고급 무선 통신의 미래를 형성하기 위해 AI 및 ML의 잠재력을 활용할 수 있도록 권한을 부여하는 것입니다.
Keysight Technologies와 말라가 대학교 간의 협력은 AI 및 ML을 고급 무선 통신 시스템에 통합하는 데 있어 중요한 도약입니다. 그들의 노력은 상호 운용성 문제를 해결하고 무선 산업에서 AI 및 ML의 표준화된 배포를 위한 기반을 마련하며, 6G 무선 기술 시대에 향상된 성능, 리소스 활용도 및 에너지 효율성을 약속합니다.
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글로리 카부루
글로리는 AI 도구와 연구에 능통한 매우 유능한 저널리스트입니다. 그녀는 AI 에 열정을 가지고 있으며 이 주제에 관한 여러 편의 기사를 집필했습니다. 그녀는 인공지능, 머신러닝, 딥러닝 분야의 최신 동향을 항상 파악하고 정기적으로 글을 씁니다.
